大模型在房产推荐业务上的探索与实践
出处：
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自从ChatGPT问世以来，大模型凭借其强大的语义理解和生成能力开始在多个领域引领技术变革。但大模型在房产推荐场景的应用上仍存在一些瓶颈： 其一，数据形态的适配难题。房产推荐依赖房源价格、户型、地理位置等强结构化数据，而大模型则更适配自然语言文本，这要求构建起推荐特征与大模型输入之间的有效转换。 其二，大模型响应的时效挑战。算法需要根据用户的线上行为实时调整推荐方向，大模型由于其计算速度影响很难在用户兴趣变化时快速响应。 其三，参与模式的边界定义。大模型有多种参与推荐的形式，可以是直接生成推荐或辅助特征提取，需要讨论哪种更适合房产场景。 基于以上背景，58同城房产事业群（HBG）推荐算法团队和58同城AI Lab进行深度的项目合作，以多业务、多场景、多模式的方式开展算法落地实践，尤其是在大模型画像推理和大模型Embedding上，取得了一些阶段性成果，本文将分享我们的实践案例及经验。
